Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "k nearest neighbors" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Space-Time-Frequency Machine Learning for Improved 4G/5G Energy Detection
Autorzy:
Wasilewska, Małgorzata
Bogucka, Hanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226216.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
spectrum sensing
cognitive radio
machine learning
energy detection
4G
LTE
5G
k-nearest neighbors
random forest
Opis:
In this paper, the future Fifth Generation (5G New Radio) radio communication system has been considered, coexisting and sharing the spectrum with the incumbent Fourth Generation (4G) Long-Term Evolution (LTE) system. The 4G signal presence is detected in order to allow for opportunistic and dynamic spectrum access of 5G users. This detection is based on known sensing methods, such as energy detection, however, it uses machine learning in the domains of space, time and frequency for sensing quality improvement. Simulation results for the considered methods: k-Nearest Neighbor sand Random Forest show that these methods significantly improves the detection probability.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2020, 66, 1; 217-223
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies